#EBM #Statistics

Intro

• EBM = best evidence with clinical expertise and patient values
• คุณภาพ = clinical relevant+ valid
• Flow การทำงาน หลักๆ คือ
  1. ตั้งคำถาม (PICO)
  2. หาหลักฐาน (evidence)
  3. วิเคราะห์ วิพากษ์ (appraise)
  4. เอามาใช้จริง ได้ผลไหม (apply & evaluate)

Data

Errors

1. Systematic = bias เพี้ยนอย่างมี direction แก้ด้วย study design คุณภาพ
2. Random = chance เพี้ยนมั่ว (unpredictable) แก้ด้วย statistic ที่ดี

• $\alpha$ กำหนดตั้งแต่ต้น ใช้คำนวณ sample size ร่วมกับ primary outcome
• power = โอกาสที่จะ detect ความต่างได้

Randomization

3 Keys-> ชนิดไหน, ปกปิดยังไง, balance ไหม
Copy

• เพื่อ ลด bias (selection)
• stratified -> ลด coufouding ได้ดี
• block randomization เป็นแค่ restricted $\ne$ true randomization

Study designs

Biases

Details

• selection(allocation)

Biostats

• p-value < 0.05 ลด alpha error | power > 90% ลด beta error

• PPV~1/NPV~prevalence

• NNT = 100/ARR(%)

• Post-test odd = pretest odd x LR

  • odd = prob/1-prob
  • prob = odd/1+odd
  • LR = True positive/False positive
  • LR+ >10 good
  • LR- <1/10 good

• หา accuracy test จากกราฟ ใช้ AUC of ROC curve เข้าใกล้ 1 ดี

• surrogate outcome เหมาะกับอะไร::โรคร้ายแรง

• Pragmatic trial เน้น external validity + clinical relevant (effectiveness)

• Explanatory trial เน้นตอบคำถาม work ไหม efficacy

• Phases

  • 1 = safety
  • 2 = dose range
  • 3 = clinical trial
  • 4 = market

• split body = 2 intervention ในคนเดียว เช่น รูจมูก 2 ข้าง

• Blinding

  • ไม่ได้ทำได้เสมอ ไม่ได้ลด measurement bias เสมอไป
  • The must in RCT ?
  • statistician should ?

• power calculation หรือการเพิ่ม sample size มีเพื่อลด random error ไม่ได้จัดการ bias

• Dichotomus data = binary data = yes/no high/low male/female dead/alive

Bio-informations

Keys -> Scopus 1960 > Pubmed 1945 > Medline
- Pubmed search[options] L-R
- Scopus options["search"] OR-AND-NOT
Copy

• clinical key ยุ่งยากสุด
• citations ดูใน scopus ได้ทั้งไป-กลับ ส่วน pubmed ดูไม่ได้
• google scholar หาจาก full text เลยไม่เหมือนเจ้าอื่นใช้แค่ abstract +ชื่อต่างๆ

Pubmed

Keys -> ดู search detail ทุกครั้ง, MeshTerm, ATM
Copy

• หา author ใส่ [AU] ด้านหลัง
• อยากเห็น Find it @chula ต้องเข้าผ่าน link หสม
• advance search
• ต้องเข้าใจการทำงาน pubmed !!!

Automatic term mapping(ATM)

ทำให้ค้นหาง่าย easy keyword เพราะจะแมพเข้า meshterm อัตโนมัติเลย

Meshterm (Medical subject heading)

ช่วยให้หาได้กว้างขึ้น โรค/ภาวะเดียวกันพิมพ์คำ variation ไหนก็เจอ สะดวกดีนะ

• แต่ เหมือนเป็น hashtag ต้องรอคนมา add ใส่ paper ใหม่ๆ
• แต่ โรคใหม่ๆ ต้องรอคนสร้างก่อน
• แต่ paper โบราณ ตีพิมพ์ก่อนมี meshterm ก็เข้าไม่ถึง
• แต่ บางทีมีแถมคำที่ไม่ต้องการ

ห้องสมุด

• ยืม paper ข้ามหสม 5 บาท แต่ถ้าจากเครือ WHO ฟรี
• หาแบบ Title จะต้องขึ้นต้นด้วยคำนั้นเลย ไม่เหมือน keyword อยู่ตรงไหนก็ได้
• ไปดูพวก volume วารสารมีให้ยืมไหม

Analysis

• post-hoc ไม่น่าเชื่อถือ และถ้าข้อมูลหายจะทำไม่ได้
• interim
  • good for ? :: severe disease (stop before danger)
• Network analysis = หา A-B ไม่ได้ เอา A-C subtract B-C แทน เพิ่มจำนวน paper
• NI trial ดูจากการคร่อม margin ฝั่ง?::control
• Regression analysis

Diagnostic

• หา sense, spec, PPV, NPV, accuracy, LR+, LR-
• ถ้าเปรียบเทียบ Test A-B ใช้ ROC curve -> หาพื้นที่ AUC ใกล้ 1 สุด (มากสุด) = best
• $LR+=\frac{sense}{1-spec}$

Prognosis

• อยากรู้ว่า นานเท่าไหร่ถึงตาย เลยต้องทำ survival analysis แทนการทำ chi square
• ใช้ time to event -> จำนวนเวลาที่มี hazard แต่ยังรอด คือ survival time
• loss f/u เอาที่เคยเก็บมาใช้ได้
• ดูโอกาสรอดชีพ(survival) ธรรมดา ใช้ Kaplan-Meier curve แสดงได้
• ถ้าจะ compare ระหว่าง ยา A-B -> ใช้ log rank หลักการคล้าย ${\chi }^2$ test
• ถ้าจะสร้าง model เลย predict โอกาสรอดได้จาก risk factors -> Cox proportional hazard regression
  • HR > 1 แปลว่า เพิ่ม risk

RCT

Keys -> intervention ทำ NI ก่อนไป superior (Heirachy testing)
Copy

• NI ควรมีทั้ง ITT + PP analysis ที่ agree กัน เอา margin มาจาก previous study
• NI ใช้ sample size > PP `verify?
• Composite endpoint
  • เอาหลาย outcome มัดรวมกัน เพราะแต่ละอันอาจมี sample น้อยเกินไป ทำให้ power ไม่พอ detect ความต่าง
  • ถ้าผล sig ต้องมาแยกว่าอันไหนตัวเด่น (event driven)

Systematic review and metaanalysis

• forest plot ดู result ของ studies ที่รวมเข้ามา
• funnel plot ดู publication bias

Economic

• Intangible cost = pain and anxiety
• Capital cost = resource with half-life > 1 year
• คำนวณ utility index ???
• ICER = ความต่าง cost/ความต่าง effective ใช้เทียบ new treatment/technology
  - ถ้าได้ผลเท่ากัน คำนวณไม่ได้ 555
  

Ethics

• ตีพิมพ์ซ้ำได้ ต้องขอวารสารแรกก่อน ไม่งั้นผิด copyright
• Plagiarism ไม่ผิดกฏหมาย
• Copyright ลิขสิทธิ์ คุ้มครองทันทีที่สร้าง expression $\ne$ idea
• Patent สิทธิบัตร เครื่องหมายการค้า

Spot dx

MEQ

1. สรุป paper นี้ น่าเชื่อถือไหม ?
   • case-control
   • cohort
   • prognosis
     • new Dx เกณฑ์ชัดเจน ระยะเดียวกัน
     • f/u นานพอ ไม่ loss >20%
     • objective outcome เถียงไม่ได้
     • ทำใน population-setting ไม่ใช่โรงพยาบาล
2. สรุป paper นี้ เอาไป apply ได้ไหม ?
   • patient characteristic and exposure เหมือนไหม
   • f/u time นานพอไหม